一:fast特徵定義什麼是角點:
這次的定義基於假定特徵點周圍的影象強度,通過檢查候選畫素周圍一圈畫素來決定是否接受乙個特徵點。與中心點差異較大的畫素如果組成連續的圓弧,並且弧長大於原周長的
3/4,那麼我們認為找到了乙個特徵點。
二:加速技巧
首先測試圓上被90度分割的四個點(頂部,底部,左側及右側),那麼為了滿足上述條件,四個點中至少三個點必須大於或者小於中心畫素。如果不成立,那麼該點可以被直接移除而不需要檢查額外圓周上的點。在實踐中,大部分的畫素點可以通過該測試進行移除,因此非常有效。
三:半徑引數
測試中圓的半徑是乙個引數,實踐中發現,半徑為3可以兼顧結果和效率。
四:演算法適用
code:
[cpp]view plain
copy
?#include
#include
#include
#include // 特徵點檢測類都封裝在features2d這個模組中
#include
using
namespace
std;
using
namespace
cv;
intmain()
vectorkeypoints;
fastfeaturedetector fast(20); // 20 為閥值
fast.detect(image,keypoints);
drawkeypoints(image, keypoints, image, scalar::all(-1), drawmatchesflags::not_draw_single_points); // opencv2 提供的乙個特徵點繪製函式 ---- keypoints
參考blog:
Opencv2系列學習筆記11 霍爾夫變換
本節主要介紹如何用hough變換檢測直線和圓 一 hough變換檢測直線 1 原始hough變換 思想 先求出影象中每點的極座標方程 如下,相交於一點的極座標曲線的個數大於最小投票數,則將該點所對應的 p,r0 放入vector 中,即得到一條直線,lines 中儲存的是極座標方程的引數 注意 ho...
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